numpy计算分位数
时间: 2023-11-22 09:06:11 浏览: 49
可以使用NumPy库来计算分位数,示例如下:
```python
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
# 中位数
print(np.median(a))
# 25%分位数
print(np.percentile(a, 25))
# 75%分位数
print(np.percentile(a, 75))
```
输出结果为:
```
5.5
3.25
7.75
```
以上代码中,首先导入NumPy库,然后创建一个包含10个元素的一维数组a。接着,使用`np.median()`函数计算数组a的中位数,使用`np.percentile()`函数计算数组a的25%分位数和75%分位数。其中,`np.percentile()`函数的第一个参数为数组,第二个参数为要计算的分位数,例如25%分位数和75%分位数,第三个参数为轴,如果不指定则默认为None。
相关问题
numexpr如何计算分位数
Numexpr本身并不提供分位数计算的函数,但可以通过结合NumPy库来实现分位数计算。
具体步骤如下:
1. 导入Numexpr和NumPy库:
```python
import numexpr as ne
import numpy as np
```
2. 定义一个NumPy数组:
```python
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
```
3. 使用Numexpr计算分位数:
```python
q = 0.6 # 分位数的精度,即保留小数点后几位
ne.evaluate("quantile(x, q)", {'x': x})
```
其中,`quantile`函数是NumPy库中用于计算分位数的函数,`{'x': x}`是一个字典,表示将数组x传递给Numexpr进行计算。
这样就可以得到数组x的60%分位数。
75%分位数numpy
可以使用numpy库中的percentile函数来计算75%分位数。具体实现方法如下:
```python
import numpy as np
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
p75 = np.percentile(data, 75)
print(p75) # 输出7.25
```
其中,第一个参数data是待计算的数据,第二个参数75表示要计算的分位数。